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Métricas, dados e inteligência artificial

Speedometer icons set, simple styleMétricas na era dos dados e da inteligência artificial. Por Marcelo Samogin Diretor da Remunerar.com.br

O jornal Valor Econômico publicou em 18/10/2019 uma interessante matéria intitulada “Na era de ouro dos dados quem manda é o cliente”. Um dos pontos autos da abordagem é a tendência (conforme o autor entende) que teremos menos análises retrospectivas e mais análise preditivas, eu explico.

A provocação da autora da matéria é simples: Como se aproximar mais dos clientes a partir das visões (e informações) que estarão disponíveis numa nuvem imensa de dados e tomar decisões, ao invés do que ocorre hoje, quando a corporações trabalham a partir de dados internos com a visão de dentro para fora para identificar os padrões de comportamentos e sugerir formatos, produtos e serviços inovadores.

Trazendo o tema para dentro das organizações, como um micro universo de comportamentos, trabalhar com indicadores (KPI´s) de forma preditiva muda tudo. Quando as empresas criaram a co-participação nos planos de saúde a discussão era se os dados eram confidenciais ao ponto do RH não ter acesso aos problemas de saúde dos funcionários. Neste caso apenas num médico do trabalho podia e ainda pode ter acesso detalhado aos tipos de consultas, tratamentos e doenças dos funcionários. Apostamos que a LGPD a partir de 2021 este tema seja mais caro ainda para fazer gestão do custo do benefício assistência médica.

Método preditivo não é fazer previsão

Diariamente um engenheiro da produção acompanha a quantidade de litros envasados numa indústria de óleos lubrificantes para motores de automóvel. Pelo histórico e capacidade das máquinas ele sabe quais os intervalos de desempenho que a produção pode variar, o que é aceitável ou não aceitável. Este é o foco retrospectivo que a autora da matéria do jornal sugere.

Quando o engenheiro passa a correlacionar os volume de produção por hora e entender que durante os horários próximos de mudança de turno da fábrica a produtividade é menor e atua para evitar este tipo de variação até então não justificada, os engenheiros estão se aproximando da forma preditiva de análise dos dados e evitando mais distorções caso a fábrica tenha um terceiro e novo turno.

Outro exemplo muito interessante é o desgaste do óleo lubrificante dos motores a combustão. Normalmente o fabricante indica que o produto deve suportar a pressão e condições de lubrificação até 10.000 kilometros rodados, ou 4.000 horas de uso.

Levando em conta que cada motor e equipamento trabalha de forma diferente o desgaste do óleo também varia e muito. Existem hoje métodos de análise de partículas que indicam que o óleo lubrificante pode ter seu uso estendido em 10% ou 20% a depender do tipo de aplicação que o cliente faz do equipamento, digamos um caminhão pesado, ou um trator. Ao longo do tempo isto se traduz numa economia enorme.

No futuro tudo terá um IP e tudo será registrado num ou em vários super computadores com uma linha de registro. Haverá quase uma infinita quantidade de análises diferentes que poderemos fazer a medida que as empresas e as pessoas vão trabalhando. A inteligência artificial poderá identificar comportamentos de uso ou não uso de praticamente qualquer coisa ao nosso redor.

Os algoritmos hoje conseguem identificar se você gosta mais de músicas estilo clássica ou rock facilmente. Eles analisam seus históricos buscando padrões de comportamentos. A novidade é que antes que você pense em que tipo de música ira ouvir, o software já o fez como sugestão na tela de seu smartphone.

De alguma forma indicadores tradicionais de sucesso de um negócio sempre serão úteis mas as variações de análise em torno deles serão outras. Muitas outras oportunidades surgirão para você avaliar e sua empresa se posicionar no mercado.

O exemplo do clima

Análises preditivas e modelos matemáticas podem ser construídos e interpretados como indicadores de um negócio usando o comportamento do clima para algumas decisões nos setores do agronegócio, alimentação, vestuário, turismo.

No agronegócio a decisão de semear ou não a lavoura é um fator de sucesso da plantação que está ligada à quantidade de chuvas. No setor de alimentos, uma tendência de temperatura pode implicar numa quebra de estoque de um produto de grande giro quando antecede o inverno, ou verão dependendo do caso. O clima também interfere demais no fluxo de clientes no varejo de roupas. Igualmente no turismo onde pode se identificar tendências de roteiros a depender da intensidade dos ciclos inverno e verão.

Talvez a simples observação do comportamento dos números isoladamente de um indicador não desperte no cientista de dados curiosidade suficiente para avaliar uma linha clara de tendência, mas quando se adiciona um novo elemento de análise (um segundo indicador) provavelmente as oportunidades de se identificar novas tendências e se extrair novas conclusões, aumente exponencialmente.

No futuro próximos as oportunidades estarão em analisar um conjunto de indicadores que se relacionam, não somente um deles. As linhas de tendências serão mais claras. Os métodos preditivos trarão novas oportunidades de inovação.

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Sobre o autor

Marcelo Samogin, Diretor da REMUNERAR, consultoria especializada em remuneração estratégica e soluções de meritocracia. Nos últimos 30 anos atuou como profissional especialista em remuneração e executivo de RH nos segmentos de indústrias B2B e B2C, prestação de serviços e varejo de luxo. Fundou e lidera desde 2011 a consultoria REMUNERAR que atendeu mais de 50 clientes e projetos exclusivos de meritocracia desde 2011. Professor convidado da Universidade Federal de Viçosa (UFV-MG) e Fundação Dom Cabral (FDC PAEX) para os temas Gestão de Pessoas e Remuneração Estratégica. Ex diretor do Grupo de Remuneração e Benefícios da AAPSA. Coordenador do Grupo de Remuneração Estratégica da ABRH-SP Região Oeste.

Sobre a Remunerar

A REMUNERAR tem por missão desenvolver soluções inteligentes de remuneração e recompensa que transformem os desafios de produtividade e crescimento de seus clientes em oportunidades para obterem resultados diferenciados através das pessoas.

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